Ses Analizi Uygulamaları – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Ses Analizi Uygulamaları
Son on yılda dijital ses kullanımında bir devrim görüldü: On yıl önce ev ses sistemi pazarını ele geçiren CD’nin yerini İnternet üzerinden dağıtılan ve bilgisayarlarda veya taşınabilir cihazlarda depolanan elektronik ortamlar almaya da başlıyor.
Bu müzik koleksiyonlarındaki gigabaytlarca veriyi yönetmek ve manipüle etmek için yazılımlara ihtiyaç doğmuştur ve bilgisayar hızının, belleğin ve disk depolama kapasitesinin sürekli artmasıyla, daha önce mümkün olmayan birçok uygulamanın geliştirilmesi mümkün hale de gelmiştir.
Bu makale, çok sayıda uygulama bulan, hızla genişleyen bir araştırma alanı olan müzik içerikli dijital ses kayıtlarının otomatik analizinin kısa bir incelemesini sunmaktadır. Uygulama alanlarından biri, multimedya veritabanlarını ve kitaplıklarını yönetmek ve ayrıca müzik perakendeciliği ve ticari bilgi hizmetlerinde faydalı olmak için içerik tabanlı indeksleme, sınıflandırma ve ses verilerinin alınmasının gerekli olduğu müzik bilgisi alma alanıdır.
Başka bir uygulama alanı, otomatik vuruş izleme ve müziğin transkripsiyonunun çok istenen hedefler olduğu ev ve stüdyo için müzik yazılımıdır. Sistematik müzikolojide, müziğin anlamlı yorumlanması çalışmalarında ses analiz algoritmaları kullanılmaktadır. Ses analizinden yararlanan diğer ortaya çıkan uygulamalar, müzik tavsiye sistemleri, çalma listesi oluşturucuları, görselleştirme sistemleri ve sesin diğer medya ve/veya cihazlarla otomatik senkronizasyonu için yazılımlardır.
Müziğin belirli yönlerini analiz eden sistemlerin üç vaka çalışmasıyla son gelişmeleri gösteriyoruz. İlk sistem BeatRoot, bir ses kaydındaki müzikal vuruşların zamansal konumunu bulan bir vuruş izleme sistemidir, tıpkı insanların müzik için zamanında ayaklarını yere vurma biçimine de benzer.
İkinci sistem, müzik notalarını tanıyan ve bunları MIDI formatına dönüştüren, ses verilerini piyano rulo notasyonunda MIDI verileriyle birlikte bir spektrogram olarak görüntüleyen ve etkileşimli izleme ve düzeltmeye izin veren etkileşimli bir otomatik transkripsiyon sistemi olan JTranscriber’dir. çıkarılan MIDI verilerinin Üçüncü sistem, müzikal ifadenin görselleştirilmesi için gerçek zamanlı bir sistem olan ve tempo ve gürlükteki varyasyonların iki boyutlu bir animasyonunu gerçek zamanlı olarak sunan Performans Solucanı’dır.
Alan, diğer birçok müzik içerik analizi uygulamasının tanımına izin vermez, örneğin: düşük ses kalitesi ve gürültülü ortamlarda bile kayıtların yüksek derecede doğrulukla benzersiz bir şekilde tanımlanabildiği ses parmak izi, müzik özetleme, nerede korolar gibi şarkıların önemli kısımları otomatik olarak da tanımlanır; sesleri kaynak enstrümanlarına göre sınıflandırmak için makine öğrenimi tekniklerini kullanarak enstrüman tanımlama; ve müzik veritabanlarının istenen parçanın küçük bir bölümünü şarkı söyleyerek veya ıslık çalarak aranabileceği, örnekle sorgulama sistemlerinin temel bileşenleri olan melodi ve bas satırı çıkarma. Makalenin sonunda, ses içerik analizinde ortaya çıkan ve gelecekteki eğilimleri ve araştırma fırsatlarını da tartışıyoruz.
Müzikal ses analizindeki ilk araştırmalar Roads (1996) tarafından gözden geçirilmiştir. En çok dikkat çeken problemler, sırasıyla müziğin en önemli üç yönüne karşılık gelen alanlar olan perde tespiti, spektral analiz ve ritim tanıma idi: melodi, armoni ve ritim.
Ses Analizi nasıl yapılır
Ses analiz programı
Hangi ses tonuna sahibim
Sesim hangi ton
Ses tonu Bulma programı
Ses frekans analizi
Ses rengi Testi
Ses tonum ne
Perde tespiti, genellikle monofonik olduğu varsayılarak, bir sinyalin temel frekansının da tahminidir. Yöntemler şunları içerir: sıfır geçişlerin sayılması ve otokorelasyon gibi zaman alanı algoritmaları; Fourier analizi ve faz ses kodlayıcı gibi frekans alanı yöntemleri; ve insan işitsel işleme anlayışına dayalı olarak zaman ve frekans alanı bilgilerini birleştiren işitsel modeller. Son çalışmalar, polifonik bir karışımda baskın perdeyi (örneğin melodi notası) bulmak için bu yöntemleri de genişletir.
Spektral analiz, kısa süreli Fourier dönüşümü, dalgacıklar ve diğer sinyale özgü zaman-frekans dağılımları gibi çeşitli sinyal sınıflarını analiz etmek için mevcut birçok algoritmaya sahip, iyi anlaşılmış bir araştırma alanıdır. Bu yöntemlere dayanarak, otomatik müzik transkripsiyonunun özel uygulaması uzun bir araştırma geçmişine de sahiptir.
Bu sistemlerin çoğunda ortak olan bazı özellikler vardır: sinyalin bir zaman-frekans temsili üretmek, frekans boyutunda tepe noktaları bulmak, bir dizi kısmi üretmek için bu tepe noktaları zaman boyutu üzerinde izlemek ve bir dizi üretmek için kısmileri birleştirmek de gerekir.
Sistemler arasındaki farklar genellikle giriş sinyali (örneğin, eşzamanlı notaların sayısı, enstrüman türleri, en hızlı notalar veya müzik tarzı) ve karar verme araçları (örneğin, buluşsal yöntemlerin kullanılması, sinir ağları veya olasılıksal akıl yürütme).
Bir müzik performansından ritmik içeriğin çıkarılması ve özellikle müzikal vuruşların hızının ve zamansal konumunun bulunması sorunu da son zamanlarda büyük ilgi de görmüştür.
Önceki çalışmalar, icra edilen müziğin karakteristik özelliği olan tempo ve zamanlama varyasyonlarından yoksun olarak müzik notalarının ritmik ayrıştırılmasına odaklanmıştı, ancak son zamanlardaki tempo ve vuruş izleme sistemleri, icra edilen müziğin geniş bir yelpazesinde oldukça başarılı bir şekilde de çalışıyor.
Müzik performansı araştırması, Scheirer (1995) ve Dixon (2000a) gibi çalışmaları takiben, ses analiz yazılımı olasılığından yararlanmaya da yeni başlıyor. Daha önce, ses verilerinden performans parametrelerini çıkarmak için insan muhakemesi ile birleştirilmiş genel amaçlı sinyal görselleştirme araçları da kullanılıyordu.
Müzik sinyali analizindeki temel sorun, müzik okuryazar bir insan dinleyicinin sahip olduğu müzik bilgisi türünü gerektirdiğinden, yeterince yüksek düzeyde içerik çıkarmak için algoritmaların geliştirilmesidir. Bu tür “müzik zekasını”, bilgisayar programlarına dahil edilebilecek kurallar veya algoritmalar içinde özetlemek de zordur.
Aşağıdaki bölümlerde, yazılımda bu zekayı mümkün olduğunca kodlama yaklaşımını benimseyen ve ardından sonuçları bir grafik kullanıcı arayüzü aracılığıyla düzenlenebilen sezgisel bir formatta sunan üç sistem sunulmaktadır. %100 doğru olmasa bile pratik ayarlarda da kullanılabilir. Bu yaklaşımın performans araştırmasında da çok başarılı olduğu kanıtlanmıştır.
Hangi ses tonuna sahibim Sesim hangi ton Ses analiz programı Ses Analizi nasıl yapılır Ses frekans analizi Ses rengi Testi Ses tonu Bulma programı Ses tonum ne